R Installation locale
Nous allons localement installer R et l’éditeur Rstudio, afin de poursuivre le cours FIN 403 depuis chez vous.
- naviguer sur le slide du premier cours vous trouverez un tuto
- Installer R grâce au site suivant https://cloud.r-project.org/
- Puis, Installer Rstudio l’éditeur de R grâce au site suivant https://rstudio.com/products/rstudio/download/#download
- Tester votre installation en allant dans la console de RStudio pour rappel le slide présentant
- Puis, Installer la package
ggplot2. - Charger la library ggplot2 et créer deux vecteurs
aetbpour rappel qui permettent de dessiner le graphe ci-dessous. - Faire un Nuage de points à l’aide du package ggplot2, ou de la fonction de base afin de retrouver les graphes ci-dessus.
- Refaire le même graphe à l’aide du data frame au lieu de deux vecteurs.
Column
TD installation de l’environement R function qplot
Column
TD installation de R function plot
R Markdown Introduction
Table
speed dist
Min. : 4.0 Min. : 2.00
1st Qu.:12.0 1st Qu.: 26.00
Median :15.0 Median : 36.00
Mean :15.4 Mean : 42.98
3rd Qu.:19.0 3rd Qu.: 56.00
Max. :25.0 Max. :120.00 Cette page est un document “R Markdown”. Markdown est un simple langage de syntaxe qui permet la génération de code sous format HTML, PDF, et MS Word documents.
Ce n’est pas un outil d’édition comme word «What you see is what you get» WYSIWYG via une interface graphique. A l’opposé Markdown est un code qui peut être catégorisé comme un outil WYSIWYM «What you see is what you mean».
Il faut en quelque sorte le compiler afin de voir le résultats de votre création à l’instar de Word Microsoft. L’avantage de R markdown réside dans la possibilité d’ajouter facilement du code R à l’intérieur de votre document et l’automatisation de rapport grâce au notion de fonction et d boucel que nous avons a vu à la fin du cours dernier.
Pour plus de détail, n’hésitez pas à visiter le site suivant afin de découvrir ce package R http://rmarkdown.rstudio.com.
Quand vous cliquez sur le bouton Knit bouton un document va être créé et vous pouvez facilement ajouté du code R dedans comme ci-dessous à l’aide du boutton Insert :
html widget
Vous pouvez faire la même chose avec un graphe interactif grâce au package DT pour plus d’information https://rstudio.github.io/DT/
Des images
impressionant
Des listes
Nous allons parler durant ce cours de :
* Installation de R
* Rmarkdown
* data mining de données de pollution
Nous allons parler durant ce cours de :
- l’installation de R et Rstudio
- Rmarkdown
- data mining de données de pollution
- et un peu de data visualisation
Des Videos
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Data Mining & Visualisation
Fin du dernier cours
- Coder une fonction factorielle grâce à une boucle
for. - Utiliser votre fonction pour calculer les factorielles entre \(x \, \epsilon \, [0,30]\)
- Vérifier le résultat de votre fonction à l’aide d’un graphe \(x \, \epsilon \, [0,30]\) et \(y = x!\). Pour ce faire, utiliser deux vecteurs x et y, ainsi que votre fonction.
- Importer les données de la ville d’angers
- Tracer cette série temporelle en fonction des dates.
New TD
On va découvrir comment traiter des données de séries temporelles de pollution et de météo à Shanghai. Pour ce faire, nous allons explorer le fichier csv pollution_shanghai.csv.
Etape de Data Mining
- Créer un document Rmarkdown avec votre nom et prénom. Ajouter les lignes de commandes que vous allez lancer dans ce TD.
- Importer les données. Pour cela, vous pouvez utiliser les fonctions
read.table(),read.csv()etreadr::read_csv()ou l’interface graphique pour rappel.
- Quel est le type/class de l’objet que vous avez téléchargé et importé ?
- Même chose pour les éléments colonnes de cet objet ? Pensez à utiliser une boucle
for. - Explorer vos données à l’aide des fonctions
head,tail,ViewetSummary? - Tracer des graphes de ces séries temporelles.
Column
TD fonction factorielle
Pollution No2
Column
TD fonction factorielle
Pollution PM2.5
